Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2006
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Max, ¿observas las mismas condiciones en la demo que en la prueba?
Sí, incluso el diferencial es mayor en la demo. Hay una trampa en alguna parte
Me cuesta creer que se obtenga un resultado perfecto en los datos del periodo de prueba, personalmente he fallado
no hay ninguna prueba de tren allí. Sólo se negocia en el probador (bueno). Apuesta por lo real - malo.
no hay ninguna prueba de tren. Sólo se negocia en el probador (bueno). Apostar de verdad es malo.
¿Has descubierto Python? No me funciona en Real, no sé cuál es el problema. ¿O puedo lanzar el código fuente aquí? Tal vez alguien pueda hurgar un poco más.
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Hay 2 programas en el archivo. El probador es simplemente para la configuración del sistema, es decir, prueba la red neuronal en los datos históricos y muestra el resultado como un gráfico de balance (como una cantidad acumulada de pips).
El operador negocia en la cuenta, ejecutando previamente el probador. Cambiando la semilla, puedes obtener los mejores resultados del probador. Además, al cambiar la configuración de la NS.
Los resultados del probador y del operador no coinciden, el operador no muestra beneficios por alguna razón. O bien el comerciante o el probador tiene un error. O hay algún error/pitazo no evidente relacionado con la propia biblioteca NS. No he conseguido cogerlo (no tengo tiempo).
La propia biblioteca con NS. Puede utilizarse para uso personal. Si encuentras un error, ponte en contacto conmigo (hay opciones de mejora si el TC empieza a funcionar)
Lo que puedes comprobar:
¿Cambiando Seed se puede obtener un resultado de ciruela? Es posible que sea uno de los parámetros de ajuste.
No se puede, pero se puede mejorar la curva
Al menos no he obtenido un resultado de ciruela.La preparación de los datos cuando se entrena y se trabaja es diferente con una cadena
precios = precios.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
No tengo python y no tengo experiencia con él, no sé qué son esos comandos. Por lo tanto, voy a preguntar.
Suposición: ¿quizás el resultado sea un dato invertido respecto a lo que obtenemos en el comercio real?
La preparación de los datos en la formación y el trabajo difiere según la cadena
precios = precios.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
No tengo python y no tengo experiencia con él, no sé qué son esos comandos. Por lo tanto, voy a preguntar.
Suposición: ¿puede que el resultado sean datos invertidos en relación con lo que obtenemos en el comercio real?
Aquí reindexamos las barras por fecha y hora porque puede haber algunas barras perdidas en el historial para evitar agujeros. A continuación, se descartan los valores vacíos, y luego se les quita la tendencia por el MA.
No hay omisiones en el comerciante, ya que se toman n últimos compases. No deben ser invertidos.
No creo que afecte mucho. Pero podemos rehacerlo, ver... gracias